PyTorch
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如何真正“不花一分钱”部署一个属于你的大模型
因此，本文是为AI初学者们（包括我自己）编写的保姆级大型模型部署和使用指南。现在正值阿里云免费试用计划，我们可以不花一分钱就可以体验部署自己的大型模型的乐趣。
PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类
本期将提供一个利用深度学习进行花卉图片分类的案例，并使用迁移学习的方法解决训练数据较少的问题。图片分类是根据图像的语义信息对不同的图片进行区分，是计算机视觉中的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪等高阶视觉任务的基础。在深度学习领域，
PyTorch 深度学习实战 | 神经网络的优化难题
即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化。
PyTorch 深度学习实战 | 基于 YOLO V3 的安全帽佩戴检测
本期将提供一个利用深度学习检测是否佩戴安全帽的案例，从而展示计算机视觉中的目标识别问题的一般流程。目标检测是基于图片分类的计算机视觉任务，既包含了分类，又包含了定位。给出一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。由于图片中目
PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的人脸关键点检测
人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分
PyTorch 深度学习实战 | 基于 RNN 的文本分类
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
PyTorch 深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
PyTorch 深度学习实战 | 深度学习框架（PyTorch）
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
PyTorch 深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
PyTorch 深度学习实战 | PyTorch 环境搭建
PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。
实践指南｜如何在 Jina 中使用 OpenTelemetry 进行应用程序的监控和跟踪
随着软件和云技术的普及，越来越多的企业开始采用微服务架构、容器化、多云部署和持续部署模式，这增加了因系统失败而给运维/ SRE / DevOps团队带来的压力，从而增加了开发团队和他们之间的摩擦，因为开发团队总是想尽快部署新功能并启动新的A/B测试。
《PyTorch 深度学习实战》学习笔记 Day05
由于浮点数是网络处理信息的方式，因此我们需要一种方法，将我们希望处理的真实世界的数据编码为网络可理解的数据，然后将输出解码为我们可以理解和使用的数据。
如何看待 PyTorch 2.0？
Graph capture 把用户 Python 写的模型代码变成 graph，是一切编译的根基。而 PyTorch 在试了这么多方案之后似乎已经锁定 TorchDynamo 作为 graph capture 的未来方向了，所以写一点关于 TorchDynamo 的内容，主要是解释到底为什么要做这个东西。
全面支持 PyTorch 2.0：BladeDISC 5 月~11 月新功能发布
BladeDISC 上一次更新主要发布了 GPU AStitch 优化，方法来源于我们发表在 ASPLOS 2022上的论文AStitch。这一次，我们发布了 0.3.0 版本。本文描述 BladeDISC v0.3.0 版本对于 v0.2.0 的主要更新内容。
当大火的文图生成模型遇见知识图谱，AI 画像趋近于真实世界
模型免费开放！零基础也能一键进行AI艺术创作。本⽂简要介绍ARTIST的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤ARTIST模型。
EasyNLP 带你实现中英文机器阅读理解
本⽂将提供对MacBERT模型的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中使⽤MacBERT及其他预训练语言模型，进行中英文机器阅读理解任务的训练与预测。
跨模态学习能力再升级，EasyNLP 电商文图检索效果刷新 SOTA
本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化，以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后，我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。
在 WSL2 上部署 PyTorch
开发项目需要使用AI，但是我习惯用 VMware 来开发各类项目，于是查到《Enable NVIDIA CUDA on WSL》可以实现 CUDA + VGPU 的功能。但是国内对这类资料较少，我就想顺便补个空白——在 WSL2 上部署 PyTorch。
Gpushare.com | 如何使用 TensorBoardX 可视化工具?
TensorBoardX是基于TensorBoard，一款可以用于Pytorch数据可视化的工具，对TensorBoard比较了解的用户，也能够轻松上手TensorBoardX～
使用 pytorch 自己构建网络模型实战
前段时间在Git上下载了yolov5的代码，经过调试，最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉，于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习，对pytorch的框架有了较清晰的认识，也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己
